#数据来源（数据集在PeMS文件）： 数据来自美国的加利福尼亚州的洛杉矶市 第一个CSV文件是关于节点的表示情况，一共有307个节点，CSV文件其实就是一个直接能可视化的邻接矩阵，当然不是我们所需的那种 from和to表示的是节点，cost表示的是两个节点之间的直线距离（来表示权重），在本实验中，权重都为1.
第二个npz文件是交通流量的文件，时间范围是两个月（2018.1.1——2018.2.28），每5分钟测一次 307个节点，每个节点三个特征，然后统计了一个月每个节点的三个特征的变换， 也就是总共有307个站点，每个站点的时序数据有16992条，每条数据有三个特征.
#数据目标： 通过交通流量数据的处理(visualize_traffic_data.py)(traffic_dataset.py)， 主要是把拿到的数据的结构信息（邻接矩阵csv）和节点信息（流量数据npz）处理成了模型所需要的train_data和test_data
#GNN模型构建： 一个好的习惯是先把整体的网络框架搭建好，之后再去实现具体的模型，这样做的好处是在后面更换模型的时候只需要改一两行代码即可。 以上使用了GCN, ChebNet, GAT三种图卷积来预测交通流量，虽然考虑到了空间的影响，但是没有考虑时序上的影响， 所以能否加入RNN模型来考虑时序影响，进一步提高预测效果？ 一些模型比如：STGCN, ASTGCN, DCRNN等，都是加入了时间的影响，值得借鉴．
#无联邦学习实验结果（运行traffic_prediction文件）： 基于数据pems04：307个节点 chebnet epoch=10 Test Loss: 0.0453 Performance: MAE 18.32 MAPE 0.13% RMSE 27.76
GCN epoch=10 Test Loss: 0.1395 Performance: MAE 34.35 MAPE 0.34% RMSE 48.44
GAT epoch=10 Test Loss: 0.1638 Performance: MAE 36.70 MAPE 0.41% RMSE 51.32
基于数据pems08：170个节点 ChebNet Test Loss: 0.0362 Performance: MAE 15.04 MAPE 0.09% RMSE 22.41
GCN Test Loss: 0.1863 Performance: MAE 35.52 MAPE 0.24% RMSE 49.69
GAT Test Loss: 0.2418 Performance: MAE 40.29 MAPE 0.29% RMSE 56.19
基于数据pems07：883个节点 GCN epoch=10 Test Loss: 0.0991 Performance: MAE 35.92 MAPE 0.17% RMSE 53.33
chebnet epoch=10 Test Loss: 0.0328 Performance: MAE 20.09 MAPE 0.08% RMSE 30.41
GAT epoch=10 Test Loss: 0.0958 Performance: MAE 34.86 MAPE 0.19% RMSE 51.20
分别是三个模型 三个数据集 两个基准模型MLP CNN
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent